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Come prendiamo decisioni complesse? Un circuito cerebrale aiuta a spezzarle in parti più piccole.

MIT Hierarchical Reasoning 0

Quando prendiamo una decisione complessa, spesso suddividiamo il problema in una serie di decisioni minori. Ad esempio, quando si decide come trattare un paziente, un medico può passare attraverso una gerarchia di passaggi: scegliere un test diagnostico, interpretare i risultati e quindi prescrivere un farmaco.


Prendere decisioni gerarchiche è semplice quando la sequenza di scelte porta al risultato desiderato. Ma quando il risultato è sfavorevole, può essere difficile decifrare cosa è andato storto. Ad esempio, se un paziente non migliora dopo il trattamento, ci sono molte possibili ragioni: forse il test diagnostico è accurato solo il 75% delle volte, o forse il farmaco funziona solo per il 50% dei pazienti. Per decidere cosa fare dopo, il medico deve tenere conto di queste probabilità.


In un nuovo studio, neuroscienziati del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno studiato come il cervello ragiona sulle probabili cause di insuccesso dopo una gerarchia di decisioni. Hanno scoperto che il cervello esegue due calcoli usando una rete distribuita di aree nella corteccia frontale.


All'inizio il cervello calcola la fiducia sull'esito di ciascuna decisione per capire la causa più probabile di un fallimento, e in secondo luogo, quando non è facile discernere la causa, il cervello compie ulteriori tentativi per acquisire maggiore sicurezza.


"Creare una gerarchia nella propria mente e navigare in quella gerarchia mentre si ragiona sui risultati è una delle frontiere eccitanti della neuroscienza cognitiva", dice Mehrdad Jazayeri, professore di scienze della vita, membro del McGovern Institute for Brain Research del MIT e autore senior dello studio. Morteza Sarafyazd, specializzando del MIT, è il primo autore della ricerca, pubblicata su Science il 16 maggio.

 

 

Ragionamento gerarchico

Precedenti studi sul processo decisionale nei modelli animali si sono concentrati su compiti relativamente semplici. Una linea di ricerca si è concentrata su come prende decisioni rapide il cervello, valutando le evidenze momentanee.


Ad esempio, un grande numero di lavori ha caratterizzato i substrati neurali e i meccanismi che consentono agli animali di classificare gli stimoli inaffidabili evidenza per evidenza. Altre ricerche si sono concentrate su come il cervello sceglie tra più opzioni facendo affidamento sui risultati precedenti di più tentativi.


"Queste sono state linee di lavoro molto proficue", dice Jazayeri. "Tuttavia, sono davvero la punta dell'iceberg di ciò che gli umani fanno quando prendono decisioni. Non appena ti metti in una vera situazione decisionale, come scegliere un partner, scegliere una macchina, decidere se prendere o meno un farmaco, queste diventano decisioni davvero complicate. Spesso ci sono molti fattori che influenzano la decisione, e questi fattori possono funzionare in tempi diversi".


Il team del MIT ha escogitato un compito comportamentale che ha permesso di studiare come il cervello elabora le informazioni su più scale temporali per prendere decisioni. Il progetto di base era che gli animali eseguivano uno di due movimenti oculari a seconda che l'intervallo di tempo tra due lampi di luce fosse più corto o più lungo di 850 millisecondi.


Un cambio richiedeva agli animali di risolvere il compito attraverso un ragionamento gerarchico: la regola che determinava quale dei due movimenti oculari doveva essere fatto cambiava di nascosto dopo 10-28 tentativi. Pertanto, per ricevere la ricompensa, gli animali dovevano scegliere la regola corretta e quindi eseguire il movimento oculare corretto in base alla regola e all'intervallo. Tuttavia, poiché gli animali non erano istruiti sui cambi di regole, non erano in grado di determinare se un errore era causato dalla scelta della regola sbagliata o dalla cattiva valutazione dell'intervallo.


I ricercatori hanno usato questo progetto sperimentale per sondare i principi computazionali e i meccanismi neurali che supportano il ragionamento gerarchico. Gli esperimenti teorici e comportamentali negli umani suggeriscono che ragionare sulle potenziali cause degli errori dipende in gran parte dalla capacità del cervello di misurare il grado di fiducia in ogni fase del processo.


"Una delle cose che si ritengono fondamentali per il ragionamento gerarchico è avere un certo livello di sicurezza su quanto sia probabile che diversi nodi [di una gerarchia] possano aver portato al risultato negativo", dice Jazayeri.


I ricercatori sono riusciti a studiare l'effetto della fiducia adattando la difficoltà del compito. In alcuni test, l'intervallo tra i due flash era molto più breve o più lungo di 850 millisecondi. Questi tentativi erano relativamente facili e offrivano un alto grado di sicurezza. In altri, gli animali erano meno fiduciosi nei loro giudizi perché l'intervallo era più vicino al confine e difficile da discriminare.


Come avevano ipotizzato, i ricercatori hanno capito che il comportamento degli animali era influenzato dalla loro fiducia nelle proprie prestazioni. Quando l'intervallo era facile da giudicare, gli animali erano molto più veloci a passare all'altra regola quando scoprivano che si sbagliavano. Quando l'intervallo era più difficile da giudicare, gli animali erano meno sicuri delle loro prestazioni e applicavano la stessa regola un paio di volte prima di cambiare.


"Sanno che non possono fidarsi e sanno che se non sono sicuri, non è necessariamente vero che la regola sia stata cambiata. Sanno che potrebbero aver commesso un errore [nel loro intervallo di giudizio]", dice Jazayeri.

 

 

Circuito decisionale

Registrando l'attività neurale nella corteccia frontale subito dopo la fine di ogni test, i ricercatori hanno identificato due regioni che sono fondamentali per il processo decisionale gerarchico. Hanno scoperto che entrambe queste regioni, chiamate corteccia cingolata anteriore (ACC) e corteccia frontale dorsomediale (DMFC), diventavano attive dopo che gli animali erano informati di una risposta errata.


Quando i ricercatori hanno analizzato l'attività neurale in relazione al comportamento degli animali, è stato chiaro che i neuroni in entrambe le aree avevano segnalato la convinzione degli animali su un possibile cambio di regola. In particolare, l'attività relativa alla convinzione degli animali era 'più forte' quando gli animali commettevano un errore dopo un tentativo facile e dopo errori consecutivi.


I ricercatori hanno anche scoperto che, anche se queste aree mostravano modelli di attività simili, era in particolare l'attività nell'ACC che prevedeva quando l'animale avrebbe cambiato le regole, suggerendo che l'ACC ha un ruolo centrale nel cambiare le strategie decisionali.


In effetti, i ricercatori hanno scoperto che la manipolazione diretta dell'attività neurale nell'ACC era sufficiente per interferire con il comportamento razionale degli animali:

"Esiste un circuito distribuito nella corteccia frontale che coinvolge queste due aree, e sembrano essere organizzate gerarchicamente, proprio come il compito richiederebbe", dice Jazayeri.


Daeyeol Lee, professore di neuroscienze, psicologia e psichiatria alla Yale University, non coinvolto nella ricerca, afferma che lo studio supera quello che è stato un grosso ostacolo nell'analisi di questo tipo di processo decisionale, ovvero la mancanza di modelli animali per studiare le dinamiche dell'attività del cervello con risoluzione al singolo neurone:

"Sarafyazd e Jazayeri hanno sviluppato un elegante compito decisionale che ha richiesto agli animali di valutare molteplici tipi di tentativi e ha identificato le due regioni separate nella corteccia frontale mediale che sono criticamente coinvolte nella gestione di diverse fonti di errori nel processo decisionale.

"Questo studio è un tour de force sia nel rigore che nella creatività e rimuove un altro strato di mistero alla corteccia prefrontale".

 

 

 


Fonte: Anne Trafton in MIT (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Morteza Sarafyazd, Mehrdad Jazayeri. Hierarchical reasoning by neural circuits in the frontal cortex. Science, 17 May 2019, DOI: 10.1126/science.aav8911

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